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我有两个变量（财务压力指数“CISS”和产出增长）。使用 R 中的 tsDyn 包，我首先计算了 TVAR。paper是由 CISS 和产出增长组成的时间序列。

tvarpaper = TVAR(paper, lag=2, nthresh=1, thDelay=2, thVar= paper[,1])

我想计算脉冲响应函数。使用过https://github.com/MatthieuStigler/tsDyn_GIRF后，这并不是我想要绘制的。我想用相应的置信带分别绘制低应力和高应力状态的 IRF。

我首先想到的是拆分样本，然后用普通的 irf 函数计算 IRF。在以下情况下，我尝试了高压力状态。

SplitUPCISS <- paper[paper[,1] > -42.9926,]

tsSplitUPCISS <- ts(SplitUPCISS)

growthUPCISS <- VAR(SplitUPCISS, p=2)

SplitUPCISSIRF <- irf(growthUPCISS, impulse="tsyCISS12", reponse="tslogygdp12")

但是，我不能 100% 确定，因为如果我绘制它几乎没有任何运动。由于我已经预先计算了 tvar 以了解阈值变量，因此我实际上是否还需要计算拆分样本的 VAR？

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